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분산시스템에서 상태 정보 추론을 이용한 그룹 부하 균등 알고리즘
Croup Load Balancing Algorithm Using State Information Inference in Distributed System 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.6 no.8, 2002년, pp.1259 - 1268  

정진섭 (군산대학교 전자정보공학부) ,  이재완 (군산대학교 전자정보공학부)

초록
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분산 시스템에서 전체 시스템의 부하 균형을 이루어 시스템의 성능을 향상시키는 것이 주요 목표 중 하나이다. 시스템간의 부하를 균등하게 함으로써 처리기의 가동률을 높이고 작업 반환 시간도 줄일 수 있다. 본 논문은 지식 기반 메카니즘을 이용하여 각 노드에서 과거 및 현재의 정보를 기반으로 추론한 미래 부하상태 정보를 서로 공유하여 최적의 부하 균등화를 이루는 의사 결정 규칙과 정보 교환 규칙을 설계하였다. 성능 평가 결과 각 노드의 가동률이 균등해지고 처리 속도의 향상을 보였으며, 시스템의 신뢰성과 가용성이 향상되었다. 본 논문에서 제안한 기법은 분산 운영 체제의 부하 조절 알고리즘 설계에 활용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

One of the major goals suggested in distributed system is to improve the performance of the system through the load balancing of whole system. Load balancing among systems improves the rate of processor utilization and reduces the turnaround time of system. In this paper, we design the rule of decis...

주제어

#Distributed system   #Load balancing   #state information   #rule of decision-making  

AI 본문요약
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가설 설정

  • 시스템을 구성하는 각 노드는 처리 능력과 속도가 서로 다른 환경을 갖는 시스템으로 가정하였으며 컴퓨터 통신망에 연결된 인접한 노드들을 묶어 하나의 그룹으로 만들고, 각 그룹은 인접한 m개의 노드들과 한 개의 모니터 노드로 구성된다. 그룹내 여러 노드들 중 임의의한 노드가 과부하이고 인접 노드들이 저부하일 경우 과부하 노드의 프로세스를 저부하 노드들로 이주하여 부하균형을 이룬다.
  • 시스템을 구성하는 각 노드는 처리 능력과 속도가 서로 다른 환경을 갖는 시스템으로 가정하였으며 통신네트워크에 연결된 각 노드는 여러 그룹으로 편성되고 각 그룹은 주변 m개의 노드들과 한 개의 모니터 노드로 구성되며 스케쥴 큐(SCHEDULE-QUEUE)와 이주 큐(TRANS-QUEUE)를 가지고 있다.
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참고문헌 (10)

  1. P. V. McGregor and R. R. Boorstyn, 'Optimal Load Balancing in a Computer Network', Proc. Int. Conf. on Commun., Vol. 3, IEEE, New York, pp.41.14-41.19. 1975 

  2. J. A. Stankovic, 'Simulations of Three Adaptive, De-centralized Controlled, Job Scheduling Algorithms. Computer Networks 8', pp.199- 217. 1984 

  3. D. Leager E. D. Lazowska, and J. Zahorjan, 'Adaptive Load Sharing in Homogeneous Distributed Systems', IEEE, Trans. Software Engineering, Vol. SE-12, May 1986 

  4. M. Singhal, 'On the Application of AI in Decentralized Control: An Illustration by Mutual Exclusion', 7th DCS Conf., pp.232-239, 1987 

  5. K. B. Mahieddine, P. M. Dew, and M. Kara, 'A Periodic Symmetrically-Initiated Load Balancing Algorithm for Distributed System', IEEE, Proc 14th International Conf. on Distributed Computing Systems, Jun. 1994 

  6. M. Alanyali and B. Hajek, 'Analysis of Simple Algorithms for Dynamic Load Balancing,' Math. Operations Research, Vol.22, No.4, 1997 

  7. F. Berman, R. Wolski, S. Figueira. J. Schopf, and G. Shao, 'Application-Level Scheduling on Distributed Heterogeneous Network' Proc. Supercomputing, 1996 

  8. M. Mitzenmacher, 'The Power of Two Choices in Randomized Load Balancing,' PhD thesis, Univ. of California, Berkeley, Sept. 1996 

  9. M. Mitzenmacher, 'On the Analysis of Randomized Load Balancing,' Theory of Computing System, Vol.32, 1999 

  10. M. Mitzenmacher, 'How Useful Is Old Information?', IEEE Trans. on Parallel and Distributed System, Vol.11, No.1, Jun, 2000 

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